AIOps란?
AIOps란?
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)는 Gartner®에서 고안한 업계 용어입니다. AIOps는 IT 사용자 경험을 혁신하는 기술 플랫폼 및 프로세스를 나타내며 IT 팀은 이를 통해 프로세스를 간소화하고, 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내리며, 네트워크 및 시스템 사고에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.
AIOps는 조직의 IT 인프라 전반에 걸쳐 대량의 텔레메트리와 로그 데이터를 실시간 또는 실시간에 가깝게 컨텍스트화합니다. 그런 다음 수집한 정보를 관련 과거 데이터와 결합하여 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. AIOps는 IT 및 네트워크 환경에 대한 심층적인 지식과 실시간 분석을 제공하고 다음 단계를 실행하거나 권고하는 기능을 갖춘 어시스턴트입니다.
AIOps가 중요한 이유
AIOps는 개별 애플리케이션 및 서비스의 효율성과 성능을 증대하고 IT 팀이 복잡하고 수동적인 운영을 간소화하여 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다. AIOps를 사용하는 조직은 수동적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하고, 워크플로우를 간소화하며, 전반적인 네트워크 성능을 개선하며, 보안 태세를 강화하고 있습니다.
AIOps는 성능 분석, 이상 징후 탐지 및 이벤트 상관관계에 대한 투자로, IT 팀이 성능에 영향을 미치는 이벤트를 선제적으로 식별 및 해결하고, 다운타임과 비용이 많이 드는 업무 중단을 줄이며, 사고 대응 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다.
AIOps 작동 방식
AIOps는 여러 소스의 데이터를 통합한 후 머신러닝(ML) 또는 딥러닝(DL) 알고리즘을 통해 데이터를 처리하여 경험 품질(QoE), 근본 원인 분석, 이상 징후 탐지와 같은 실시간 인사이트를 제공합니다. 우수한 AIOps는 오탐성을 줄여 경보 피로를 제거하므로 오퍼레이터가 문제를 선제적으로 감지하고 최종 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 해결할 수 있습니다.
사용 사례, 이점, 결과
AIOps의 이점
AIOps는 최종 사용자 및 IT 오퍼레이터 경험을 개선하는 동시에 생산성을 높이고 비용을 절감합니다.
오퍼레이터 경험 간소화하기
- 오류를 줄이면서 워크플로우 간소화 및 자동화
- 다운타임이나 열악한 사용자 경험을 초래하기 전에 선제적이고 실행 가능한 인사이트를 통해 문제에 대응하여 해결 시간 단축
- 효율성 및 생산성 증대, 전략적 우선 순위에 따른 시간 확보
- 최종 사용자 경험 개선
- 문제를 신속하게 해결하여 네트워크 및 애플리케이션 성능 개선
- IT 시스템이 현재와 미래에 필요한 워크로드를 처리하도록 확장 가능 보장
비용 절감
- 다운타임을 줄이고, 직원 생산성을 높이며, IT 문제 해결과 관련된 OpEx를 줄여 TCO 절감 및 ROI 증대
AIOps 업무에 활용하기
AIOps를 시작하는 것은 다른 인프라 분석 패키지를 구축하는 것과 크게 다르지 않습니다. AIOps 플랫폼은 검색 및 학습이 시작된 후 모니터링할 인프라에 연결(또는 통합)해야 합니다. AI 학습 과정에서 충분한 데이터를 수집하면 선제적으로 인사이트를 발견할 수 있습니다.
AIOps 플랫폼은 IT 환경을 분석한 다음 문제가 발생할 때 근본 원인을 분석합니다. 조직의 워크플로우에 AIOps를 통합하는 마지막 단계는 자동화입니다. AIOps 플랫폼이 충분히 학습한 후에는 간단한 문제를 자동으로 해결하기 시작할 수 있습니다.
AIOps는 최종 사용자에게 보이지 않고 관리자의 일상적인 관리 도구에 통합되는 것이 이상적입니다.
네트워킹용 AIOps
네트워킹용 AIOps(또는 네트워킹용 AI)는 네트워크 전체에서 자동화 및 AI 네이티브 인사이트를 제공합니다. 업계 최고의 AIOps 플랫폼은 유선, 무선, SD-WAN, WAN 에지, 데이터센터, 보안 도메인 전반에 걸쳐 기능을 제공하여 엔드투엔드 서비스를 보장합니다. AIOps 플랫폼은 네트워크 연결이 안정적이고 측정 가능하며 안전한지 확인하고, 네트워크 오퍼레이터의 효율성 및 생산성을 증대하며, 최종 사용자의 경험을 개선합니다.
AIOps는 단순히 현재 사람이 수행하고 있는 일을 더 잘할 수 있도록 해주는 것이 아닙니다. 진정한 가치는 IT 인프라의 복잡성을 관리하는 것입니다. 사람이 AI가 아닌 다른 최고의 도구를 사용하여 관리하는 것보다 AIOps가 훨씬 더 뛰어납니다.
AIOps는 엔터프라이즈 및 커머셜 네트워크 운영자에게 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 문제 해결 시간 단축
- 여러 소스의 데이터 통합 및 분석
- 각 고유한 운영 환경의 세부 정보 관찰 및 학습
- 계산된 경험 품질(QoE)을 기반으로 한 평가 제공
- 자연어 처리(NLP)를 사용한 대화형 인터페이스 제공
AI 도입에 대한 우려 완화
조직은 모든 새로운 기술과 마찬가지로 여전히 AIOps 솔루션을 도입하는 것을 주저할 수 있습니다. AIOps에 대한 우려 사항으로는 데이터 보안, 기존 환경과의 통합, AI의 작동 방식에 대한 이해 부족을 들 수 있습니다. 우려 사항을 완화하고 조직에 적합한 솔루션을 찾으려면 다음 몇 가지 주요 사항을 살펴보세요.
- 보안 및 윤리: AI 엔진이 사용하는 데이터와 데이터 보안을 확보하는 방법을 결정합니다. 벤더가 윤리적 AI 원칙과 지침을 준수하도록 보장
- 통합: AIOps 솔루션은 운영을 더 복잡하게 만드는 대신 간소화해야 합니다. 기존 인프라와 통합할 수 있거나 IT 솔루션에 구축된 솔루션을 찾아보십시오.
- 효능: AIOps가 시간 경과에 따라 더 나아졌는지 판단하고 AI가 구축된 기간을 알아보십시오. AIOps는 정확하고 관련성이 높은 정보를 실시간으로 제공하여 오퍼레이터에게 우선 순위 문제(경보 피로를 유발하지 않음)를 경고할 수 있어야 합니다. 지속적인 폐루프 피드백 및 개발을 통해 시간 경과에 따라 더 나아져야 합니다.
- 실제 사례: AIOps 솔루션이 고객에게 실질적인 결과를 제공하는 사례를 살펴보십시오.
- XAI(Explainable AI): 벤더가 솔루션 뒤에 있는 AI 기술을 설명할 수 있는지 판단합니다. 벤더가 AI를 보유하고 있다고 주장하지만 그 작동 방식이나 어떤 기술이 활용되는지 설명할 수 없는 경우 이름뿐인 AI일 수 있습니다.
주니퍼 AIOps
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 Mist AI, AI 엔진 및 공통 마이크로서비스 클라우드 아키텍처, Marvis 가상 네트워크 어시스턴트를 통해 업계에서 가장 앞선 AIOps를 활용하여 오퍼레이터 및 최종 사용자 경험을 개선합니다.
Mist AI는 올바른 데이터에 대해 학습하고, 모든 네트워크 디바이스에서 텔레메트리를 수집하며, 해당 데이터를 처리하여 실시간으로 정확한 응답을 제공합니다. 주니퍼의 고객 지원 및 데이터 사이언스 팀은 함께 협력하여 일반적으로 고객이 직면한 문제를 파악하고 AI 알고리즘을 개발하여 Mist AI가 사용자가 성능 문제를 경험하기 전에 문제를 발견하고 감지할 수 있도록 합니다. Mist AI는 9년 이상의 강화 학습 및 개발을 통해 가장 적은 오탐성으로 정확한 응답을 제공합니다.
또한 Mist AI는 AI/ML 및 확장 가능한 네트워크에 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하는 폐루프의 현대적이고 탄력적인 클라우드를 통해 특별히 구축되었습니다.
주니퍼 AIOps 솔루션 구축 단계
주니퍼의 AIOps 솔루션은 모든 구축 단계에서 운영을 간소화합니다. 자동화된 템플릿 및 제로 터치 프로비저닝은 Day 0/1 구성 및 온보딩 그리고 AI 네이티브 사용자 경험 인사이트를 가속화하고 간소화합니다. Marvis VNA 및 셀프드라이빙 조치는 간소화된 Day 2 관리를 위해 문제 해결과 전반적인 네트워크 성능을 가속화합니다.
AIOps의 구축 단계는 다음 네 가지 부분으로 구분됩니다. Day 0, 계획 및 구성, Day 1, 온보딩 및 구현, Day 2, 일상적인 관리 및 유지 보수, Day 2+, AIOps를 통한 선제적인 관리.
주니퍼의 AI 기반 고객 지원 모델
Marvis Virtual Network Assistant는 다년간의 교육 및 개발을 활용하여 효능을 증대합니다.
주니퍼에서 주니퍼의 AI 엔진은 폐루프 시스템을 통해 지속적으로 개선되고 있습니다. 주니퍼의 고객 지원 및 데이터 사이언스 팀은 공동 작업을 통해 일반적으로 고객이 직면한 문제를 파악하고 강화 학습을 통해 AI 알고리즘을 개선합니다. Mist AI와 Marvis는 고객 및 고객 지원 부서의 9년 이상의 강화 학습 및 피드백을 통해 시간 경과에 따라 효능을 개선했습니다.
문제 티켓의 발생 줄이기
주니퍼 AIOps의 영향: 고객의 수와 네트워크 복잡성이 증가함에도 불구하고 문제 티켓(Trouble Tickets)이 줄어들거나 동일한 수준을 유지합니다.
AI와 클라우드 컴퓨팅은 고객과 공급업체 간의 지원 모델을 변화시키고 있습니다. 이 그림에 집계된 전체 티켓이 점선으로 표시되어 있습니다. 디바이스, 사이트, 조직이 추가되며 고객이 늘어난 것으로 나타나지만 지원 요청(trouble tickets)은 상대적으로 변화가 없습니다. 이 그림은 AIOps가 고객 헬프 데스크 티켓에 미치는 영향을 보여주며, 에스컬레이션이 줄어들고 들어오는 티켓이 줄어들며 문제 해결과 해결 속도가 빨라졌습니다.
AIOps FAQ
AIOps로 해결할 수 있는 문제가 무엇인가요?
AIOps는 여러 소스의 데이터를 분석하고 통합합니다. 기존 환경에서 세부 정보를 관찰하고 학습하며 전반적인 경험 품질(QoE)에 기반한 평가를 제공합니다. 이러한 방식으로 AIOps는 네트워크 활동을 상호 연결하여 최종 사용자나 IT 운영 직원이 문제를 인식하기 전에 문제를 확인하고 해결할 수 있습니다.
AIOps는 머신러닝(ML) 알고리즘과 컨텍스트 데이터를 기반으로 문제가 발생하거나 발생하기 전에 근본 원인 분석을 제공합니다. 무엇보다 AIOps는 IT 직원의 전문 지식 수준에 관계없이 누구나 문제 해결이 가능하도록 해줌으로써 팀 전체의 전반적인 운영 효율성을 높입니다.
AIOps의 구성 요소는 무엇인가요?
AIOps 플랫폼은 ML 알고리즘과 컨텍스트 데이터를 사용하여 근본 원인을 분석하고 네트워크의 간단한 문제를 자동으로 해결합니다. AIOps는 이벤트와 일련의 관찰을 통해 지식이나 패턴을 추출하는 ML 알고리즘을 상관분석할 수 있는 AI 엔진을 필요로 합니다. 자연어 이해(NLU)와 언어 생성(LG)을 통해 향상된 자연어 처리(NLP)가 가능한 가상 네트워크 어시스턴트(VNA, Virtual Network Assistance)가 결합되어 요청의 맥락을 파악하고, 문제 해결을 가속화하고, 운영을 간소화하며 지능적인 의사 결정이나 권장 사항을 결정할 수 있는 강력한 대화형 인터페이스를 제공합니다.
AIOps의 주요 기능은 무엇인가요?
- 문제 격리/근본 원인 분석: 오늘날 네트워크에서 발생하는 대량의 데이터로 인해 문제 티켓에서 제기된 문제를 파악하는 것이 어렵고, IT 부서의 관심을 끌지 않은 문제를 파악하는 것은 더욱 어렵습니다. AIOps는 컨텍스트 데이터를 처리하여 실시간으로 이벤트를 상관분석하므로 운영 팀은 문제를 적시에 식별하고 해결할 수 있습니다.
- 데이터 기반의 의사 결정: ML 알고리즘은 네트워킹 장애나 이상에 대해 사전 결정된 대응이 아니라 운영 권장 사항 또는 수정을 제공하는 데이터 기반 분석을 지원합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 운영 직원의 문제 해결 효율성을 향상시킵니다.
- 예측 보고: AIOps는 네트워크 동작을 예측하고 네트워크 내의 성능 저하 및 기타 이상 징후를 해결하기 위한 권장 사항이나 수정 사항을 제공합니다. 이러한 근본적인 변화는 운영 팀이 사용자와 비즈니스에 영향을 미친 이미 발생한 문제를 추적하는 것이 아니라 선제적으로 네트워크 운영을 관리할 수 있도록 해줍니다. 따라서 IT 조직은 일회성 급한 불 끄기에 얽매이지 않고 미래 비즈니스 목표에 주력할 수 있습니다.
주니퍼는 어떤 AIOps 솔루션을 제공합니까?
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 주니퍼 AIOps를 제공하는 방법의 토대입니다. 예를 들어, 주니퍼의 유선 액세스, 무선 액세스, SD WAN(Software-Defined Wide-Area Network), 엔터프라즈 WAN, 데이터센터 및 보안 솔루션은 공통 클라우드 및 AIOps 엔진, Mist AI에 의해 모두 통합됩니다. 이 AIOps 솔루션을 사용하면 엔드 투 엔드 트러블 슈팅, Self-Driving Network™ 운영을 간소화하고 클라이언트에서 클라우드에 이르기까지 고객 환경을 간편하게 파악할 수 있습니다. 또한 업계 최초의 AI 네이티브 VNA(Virtual Network Assitant)인 Marvis에는 양방향 대화형 인터페이스가 있어 복잡한 문제에 대한 해결 방법을 간편하게 추천합니다. 업계 최초의 AI 네이티브 디지털 경험 쌍둥이인 Marvis Minis도 백그라운드에서 작업하여 사용자가 참석하지 않고도 문제를 파악합니다. Mist AI 기반의 이러한 도구들은 모두 시간과 비용을 절약하는 동시에 네트워크 인프라의 가치를 극대화할 수 있습니다.
주니퍼는 AIOps 분야에서 인정받는 선두주자입니다. Gartner가 2024년 Magic Quadrant™ 엔터프라이즈 유무선 LAN 인프라 부문 "비전의 완성도"와 "실행 능력"에서 3년 연속 Juniper Mist를 선정한 이유를 확인해 보십시오.
